論文の概要: LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13993v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 13:03:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:31.887330
• Title: LLAssist: Simple Tools for Automating Literature Review Using Large Language Models
• Title（参考訳）: LLAssist: 大規模言語モデルを用いた文献レビューの自動化ツール
• Authors: Christoforus Yoga Haryanto,
• Abstract要約: LLAssistは学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールである。 レビュープロセスの重要な側面を自動化するために、Large Language Models(LLM)とNatural Language Processing(NLP)技術を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces LLAssist, an open-source tool designed to streamline literature reviews in academic research. In an era of exponential growth in scientific publications, researchers face mounting challenges in efficiently processing vast volumes of literature. LLAssist addresses this issue by leveraging Large Language Models (LLMs) and Natural Language Processing (NLP) techniques to automate key aspects of the review process. Specifically, it extracts important information from research articles and evaluates their relevance to user-defined research questions. The goal of LLAssist is to significantly reduce the time and effort required for comprehensive literature reviews, allowing researchers to focus more on analyzing and synthesizing information rather than on initial screening tasks. By automating parts of the literature review workflow, LLAssist aims to help researchers manage the growing volume of academic publications more efficiently.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学術研究における文献レビューの合理化を目的としたオープンソースツールであるLAssistを紹介する。 科学出版物の指数関数的な成長の時代、研究者は大量の文学を効率的に処理する上で困難に直面している。 LLAssistは、大規模な言語モデル(LLM)と自然言語処理(NLP)技術を活用して、レビュープロセスの重要な側面を自動化することでこの問題に対処する。 具体的には,研究論文から重要な情報を抽出し,ユーザ定義された研究課題との関連性を評価する。 LLAssistの目標は、包括的な文献レビューに必要な時間と労力を大幅に削減することであり、研究者は初期スクリーニングタスクよりも、情報を分析し、合成することに集中することができる。 LLAssistは、文献レビューのワークフローの一部を自動化することによって、学術出版物の増大量をより効率的に管理することを目指している。

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